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Update async-computation.md (d2l-ai#1053)
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bioinformatica authored Dec 28, 2021
1 parent cfc3b84 commit 9cc0351
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2 changes: 1 addition & 1 deletion chapter_computational-performance/async-computation.md
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Expand Up @@ -91,7 +91,7 @@ with d2l.Benchmark():
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:begin_tab:`pytorch`
广义上说,PyTorch有一个用于与用户直接交互的前端(例如通过Python),还有一个由系统用来执行计算的后端。如 :numref:`fig_frontends`所示,用户可以用各种前端语言编写Python程序,如Python和C++。不管使用的前端编程语言是什么,PyTorch程序的执行主要发生在C++实现的后端。由前端语言发出的操作被传递到后端执行。后端管理自己的线程,这些线程不断收集和执行排队的任务。请注意,要使其工作,后端必须能够跟踪计算图中各个步骤之间的依赖关系。因此,不可能并行化相互依赖的操作。
广义上说,PyTorch有一个用于与用户直接交互的前端(例如通过Python),还有一个由系统用来执行计算的后端。如 :numref:`fig_frontends`所示,用户可以用各种前端语言编写PyTorch程序,如Python和C++。不管使用的前端编程语言是什么,PyTorch程序的执行主要发生在C++实现的后端。由前端语言发出的操作被传递到后端执行。后端管理自己的线程,这些线程不断收集和执行排队的任务。请注意,要使其工作,后端必须能够跟踪计算图中各个步骤之间的依赖关系。因此,不可能并行化相互依赖的操作。
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![编程语言前端和深度学习框架后端](../img/frontends.png)
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